记一次线上服务假死排查过程

大家好,我是烤鸭:

     最近线上问题有点多啊,分享一个服务假死的排查过程。

问题描述

9点10分,收到进程无响应报警(一共6台机器,有1台出现),后来又有1台出现。

排查思路

首先确认是否误报或者网络抖动,登陆服务器查看进程存在。

查看cat监控,发现gc次数和gc耗时都升高,基本确认是oom导致的。

在这里插入图片描述

当时由于优先处理问题,服务重启后,没办法找到oom源头了(进程命令包含oom记录,但是没生成oom日志)。

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/data/logs/

jvm 参数:

jvm_args: -Xms8g -Xmx8g -Xmn4g -Xss256k -XX:MetaspaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=512m -Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -XX:+UseG1GC -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=65  -XX:MaxTenuringThreshold=10 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/data/logs/ -XX:ErrorFile=/data/logs/hs_err_%p.error -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=100M -Xloggc:/data/logs/gc.gclog -XX:-OmitStackTraceInFastThrow 

但是生成了error日志(hs_err_%p.erro)。其中的Core dump文件生成是有条件,一般Linux是关掉的.可以通过 ulimit -a 这个命令进行查看。

#
# There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue.
# Native memory allocation (mmap) failed to map 8589934592 bytes for committing reserved memory.
# Possible reasons:
#   The system is out of physical RAM or swap space
#   In 32 bit mode, the process size limit was hit
# Possible solutions:
#   Reduce memory load on the system
#   Increase physical memory or swap space
#   Check if swap backing store is full
#   Use 64 bit Java on a 64 bit OS
#   Decrease Java heap size (-Xmx/-Xms)
#   Decrease number of Java threads
#   Decrease Java thread stack sizes (-Xss)
#   Set larger code cache with -XX:ReservedCodeCacheSize=
# This output file may be truncated or incomplete.
#
#  Out of Memory Error (os_linux.cpp:2627), pid=13887, tid=0x00007ff3239f9700
#
# JRE version:  (8.0_111-b14) (build )
# Java VM: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.111-b14 mixed mode linux-amd64 compressed oops)
# Failed to write core dump. Core dumps have been disabled. To enable core dumping, try "ulimit -c unlimited" before starting Java again
#

在这里插入图片描述

后来下午又出现了,dump出来了gc日志,通过工具分析(jprofiler)。

可以看出String和charp[]加起来就5G多了。

在这里插入图片描述

后来又看了下String和char[],基本就是字段名称。基本就是确定是大对象导致的问题,最后查一下大对象是哪个中间件返回的。(mongo、redis、db、es)

在这里插入图片描述

找到一个业务对象,查一下引用,发现是mongo查询导致的。

在这里插入图片描述

根因分析

代码运行很长时间都没有问题,为什么会出现oom。

后来发现上游分页参数的page太大了,导致这个问题。

虽然是恶意请求,不过也应该尽量避免这种问题。(参数为空或者数值过大,都应该限制下)

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

烤鸭的世界我们不懂

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值